from transformers import AutoTokenizer, AutoModel



def init():

    return

classList={
    '新闻报道':'',
    "财务报表":"",
    "":"",
}

keyType=classList.keys()

if __name__ == '__main__':
    device='cpu'
    tokenize=AutoTokenizer.from_pretrained(r"F:\bigmodel\chatglm-6b",trust_remote_code=True)
    model=AutoModel.from_pretrained(r"F:\bigmodel\chatglm-6b",trust_remote_code=True).float()
    model.to(device)
    # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
    # model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True).half().cuda()
    # response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
    # print(response)

    sentences = [
       "今日，央行发布公告宣布，以刻道经济增长。这一降息举措将影响贷款利率，并在未来几个季度内对金融市场产生影购。",
       "BC公司今日发布公告称，已成功完成对XY2公司股权的收购交易。本次交易是ABC公司在扩大业务范国、加强市场竞争力方面的重要举指。据悉，此次收购将进一步巩园ABC公司在行业中的地位，并为未来业务发展提供更广阔的发展空间。详情请见公司官方网站公告栏",
       "公司资产负债表显示，公司偿债能为强劲，现金充足，为未来投资和扩张提供了坚实的财务基。",
       "悬新的分析报告指出，可再生能源行业预计将在未来几年经历持续增长，投资者应该关注这一领域的投资机"
    ]

    for key,val in sentences:
        print(f"[red]健---{key}: 值-----{val}")
